与残差平方和
如下表:甲 | 乙 | 丙 | 丁 | |
| 0.67 | 0.61 | 0.48 | 0.72 |
| 106 | 115 | 124 | 103 |
则能体现A,B两个变量有更强的线性相关性的为.
日期 | 9月5日 | 10月3日 | 10月8日 | 11月16日 | 12月21日 |
气温x(℃) | 18 | 15 | 11 | 9 | ﹣3 |
用水量y(吨) | 57 | 46 | 36 | 37 | 24 |
(Ⅰ)若从这随机统计的5天中任取2天,求这2天中有且只有1天用水量低于40吨的概率(列出所有的基本事件);
(Ⅱ)由表中数据求得线性回归方程
=
x+
中的
, 试求出
的值,并预测当地气温为5℃时,该生活小区的用水量.
患心肺疾病 | 不患心肺疾病 | 合计 | |
大于40岁 | 16 | ||
小于或等于40岁 | 12 | ||
合计 | 80 |
已知在全部的80人中随机抽取1人,抽到不患心肺疾病的概率为
下面的临界值表供参考:
P(K2≥k) | 0.15 | 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 |
k | 2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
(参考公式:K2=
,其中n=a+b+c+d)
x | 6 | 8 | 10 | 12 |
y | 6 | m | 3 | 2 |
=x+a,则a的值为. x | 0 | 1 | 2 | 3 |
y | 1 | 3 | 5 | 7 |
x | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
y | 20 | 40 | 60 | 70 | m |
根据上表,利用最小二乘法得到他们的回归直线方程为y=10.5x+1.5,则m=( )
月份 | 2017.12 | 2018.01 | 2018.02 | 2018.03 | 2018.04 |
月份编号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
销量(万辆) | 0.5 | 0.6 | 1 | 1.4 | 1.7 |
参考公式及数据:①回归方程
,其中
,
,②
,.
(万辆)与月份编号
之间的相关关系.请用最小二乘法求
关于
的线性回归方程
,并预测2018年5月份当地该品牌新能源汽车的销量;
补贴金额预期值区间(万元) |
|
|
|
|
|
|
20 | 60 | 60 | 30 | 20 | 10 |
将频率视为概率,现用随机抽样方法从该地区拟购买新能源汽车的所有消费者中随机抽取3人,记被抽取3人中对补贴金额的心理预期值不低于3万元的人数为
,求
的分布列及数学期望
.
与
之间的数据如下表:
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
附:
,
,
,
.
关于
的线性回归方程;
|
|
|
|
|
|
|
并判断(1)中线性回归方程的回归效果是否良好(若
,则认为回归效果良好).
的斜率
,则变量
与
正相关.
若求得其线性回归方程为
,其中
,则预计当广告费用为6万元时的销售额是( )
根据散点图可以看出y与x之间有线性相关关系,但图中有两个异常点A,B.经调查得知,A考生由于重感冒导致物理考试发挥失常,B考生因故未能参加物理考试.为了使分析结果更科学准确,剔除这两组数据后,对剩下的数据作处理,得到一些统计的值:
其中xi , yi分别表示这42名同学的数学成绩、物理成绩,i=1,2,…,42,y与x的相关系数r=0.82.
,以剔除后的物理成绩作为样本,用样本平均数
作为μ的估计值,用样本方差s2作为σ2的估计值.试求该地区5000名考生中,物理成绩位于区间(62.8,85.2)的人数Z的数学期望. 附:①回归方程
中:
②若
,则
③
11.2
与销售额
的统计数据如下表: | 广告费用x(万元) | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 销售额y(万元) | 25 | 30 | 40 | 45 |
根据上表可得回归方程
中的
为7,据此模型预测广告费用为10万元时销售额为万元.
拟合y与x的关系,试根据附注提供的有关数据建立y关于x的回归方程
试利用(1)的结果,估计他36岁时能否称为“高收入者”?能否有95%的把握认为年龄与收入有关系?
附注:①.参考数据:
,
,
,
,
,
,
,其中
,取
,
②.参考公式:回归方程
中斜率b和截距a的最小二乘估计分别为:
,
| P(K2≥k) | 0.050 | 0.010 | 0.001 |
| k | 3.841 | 6.635 | 10.828 |
③.
.
的两个线性回归模型.根据2000年至2019年的数据(时间变量
的值依次为1,2,
,20)建立模型①:
;根据2010年至2019年的数据(时间变量t的值依次为1,2,
,10)建立模型②:
.
|
月份:x |
4 |
5 |
6 |
7 |
|
销售额:y(万元) |
20 |
50 |
100 |
150 |
据分析,销售收入y(万元)与月份x具有线性相关关系.
,
)
,试估计该酒店从几月份起,月利润会超过60万元?
,
,
.)
产品的性能指数在
的适合托班幼儿使用(简称A类产品),在
的适合小班和中班幼儿使用(简称B类产品),在
的适合大班幼儿使用(简称C类产品),A,B,C,三类产品的销售利润分别为每件1.5,3.5,5.5(单位:元).以这100件产品的性能指数位于各区间的频率代替产品的性能指数位于该区间的概率.
参考公式:对于一组数据
,其回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计分别为
,
.
(单位:万元)对年销售量
(单位:万件)的影响,对近5年的年营销费用
,和年销售量
数据做了初步处理,得到的散点图(如图2)及一些统计量的值. | | | | |
| 16.30 | 24.87 | 0.41 | 1.64 |
表中
,
,
,
.
根据散点图判断,
可以作为年销售量
(万件)关于年营销费用
(万元)的回归方程.
(i)建立
关于
的回归方程;
(ii)用所求的回归方程估计该公司应投入多少营销费,才能使得该产品一年的收益达到最大?
(收益=销售利润-营销费用,取
).
|
年份 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
2019 |
|
年份代码x |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
脱贫户数y |
25 |
30 |
35 |
45 |
60 |
参考公式:
关于
的线性回归方程
,并预测到2020年底该乡镇255户贫困户是否能全部脱贫;
附:回归直线
的斜率
相关系数
独立性检验中的
,其中
.
临界值表:
| | 0.050 | 0.010 | 0.001 |
| | 3.841 | 6.635 | 10.828 |
,且年龄x的方差为
,评分y的方差为
.求y与x的相关系数r,并据此判断对共享汽车使用体验的评分与年龄的相关性强弱(当
时,认为相关性强,否则认为相关性弱).
列联表补充完整并判断是否有99.9%的把握认为对共享汽车的评价与年龄有关. | 好评 | 差评 | 合计 | |
| 青年 | 16 | ||
| 中老年 | 12 | ||
| 合计 | 44 | 100 |
|
年份(年) |
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
|
年份代码(x) |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
新增企业数量:(y) |
8 |
17 |
29 |
24 |
42 |
参考公式:回归方程
中,斜率和截距最小二乘法估计公式分别为
,